深度圖像增強(qiáng)算法研究.pdf

1、深度圖，作為場(chǎng)景三維信息的表達(dá)方式，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、人機(jī)交互等各個(gè)方面。不同于傳統(tǒng)的紋理圖，獲取高精度的深度圖仍然是一個(gè)開放的問題。這其中干擾產(chǎn)生的深度丟失問題，以及場(chǎng)景幾何信息引起的大面積深度信息丟失問題是深度圖中較為嚴(yán)重的問題。針對(duì)這兩個(gè)問題，本文著重進(jìn)行研究并提出相應(yīng)的解決方法。
　　針對(duì)多深度測(cè)量系統(tǒng)中存在的干擾問題，本文從分析結(jié)構(gòu)光測(cè)量原理的角度，提出多級(jí)模板的概念。模板設(shè)計(jì)中，主要采用了de Bru

2、ijn序列以及偽隨機(jī)矩陣的編碼方式。水平維度上，de Bruijn序列用來構(gòu)建不同編碼單元的唯一性。每一個(gè)水平維度的編碼單元采用偽隨機(jī)矩陣的方式，從而實(shí)現(xiàn)了多級(jí)模板中每一個(gè)像素的唯一性。與此同時(shí)，通過設(shè)計(jì)不同的de Bruijn序列以及偽隨機(jī)矩陣，可以產(chǎn)生多個(gè)相互正交的多級(jí)模板。深度計(jì)算過程中，相互疊加的多個(gè)模板可以根據(jù)其正交性有效分離，并利用de Bruijn序列的特性獲取較為粗糙的深度圖。通過分析偽隨機(jī)矩陣的特性，可以進(jìn)一步獲得較高

3、質(zhì)量的深度圖。因此，利用正交多級(jí)模板，可以有效解決多深度測(cè)量系統(tǒng)中的干擾問題。
　　針對(duì)平面中存在的大面積深度丟失問題，本文提出基于ProSAC的深度恢復(fù)算法。考慮到大面積深度丟失區(qū)域的特點(diǎn)，即只有少數(shù)輪廓像素點(diǎn)的深度信息已知，可利用ProSAC算法篩選高質(zhì)量輪廓像素點(diǎn)并擬合出平面方程，并根據(jù)擬合出的平面方程對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行深度恢復(fù)。對(duì)輪廓點(diǎn)的質(zhì)量評(píng)價(jià)中，主要采用紋理相似性計(jì)算以及統(tǒng)計(jì)直方圖分析的方法。由于統(tǒng)計(jì)直方圖分析方法建立在深